Zeitschrift für die Welt der Türken Journal of World of Turks

Transkript

1 Zeischrif für die Wel der Türken CO 2 EMİSYONU, YENİLENEBİLİR ENERJİ TÜKETİMİ VE EKONOMİK BÜYÜME ARASINDAKİ İLİŞKİNİN MS-VAR YAKLAŞIMI İLE MODELLENMESİ: TÜRKİYE ÖRNEĞİ RELATIONSHIP AMONG CO 2 EMISSIONS, RENEWABLE AND ECONOMIC GROWTH WITH MODELING MS-VAR APPROACH: THE CASE OF TURKEY Ayça BÜYÜKYILMAZ Mehme MERT Öze: Bu çalışmada yılları arasında kişi başı CO 2 emisyonu, kişi başı yenilenebilir enerji ükeimi ve kişi başı gayri safi yuriçi hâsıla arasındaki ilişkinin modellenmesi amaçlanmakadır. Bu çerçevede, Hamilon (1989) arafından gelişirilen ve ekonomerik uygulamalarda yaygın olarak kullanılan ek değişkenli Markov rejim değişim modelinin Krolzig (1997) arafından gelişirilen çok değişkenli versiyonunun (MS-VAR) Türkiye için uygulaması yapılmışır. Markov rejim modelleri, rejim değişimlerinin yer aldığı ve bu değişimlerin hangi dönemlerde gerçekleşiği bilinmediği ve elde edilen sonuçların geleceğe yönelik ahminlerin olasılıksal olarak ifade edildiği doğrusal olmayan bir modelleme yaklaşımıdır. Ayrıca bu modeller ekonomik çevrimlerin arihlendirilmesine de olanak anımalarından dolayı çok ercih edilmekedir. Çalışmada MS-VAR modeli kullanılarak, kişi başı CO 2 emisyonu, kişi başı yenilenebilir enerji ükeimi ve kişi başı gayri safi yuriçi hâsıla arasındaki ilişki analiz edilmişir. Anahar Kelimeler: Yenilenebilir Enerji Tükeimi, MS-VAR Modeli, MS Granger Nedensellik Analizi. Absrac: The purpose of his sudy is o modelling he relaionship among CO 2 emission per capia, renewable energy consumpion per capia and gross domesic produc per capia. In his conex, he mulivariae version of univariae Markov regime change model (MS-VAR) which is developed by Hamilon (1989) and is used prevalenly in economeric applicaions, is performed for Turkey. Markov regime model is a non-linear model approach for changes ha i is no known when hey occured and i is used o predic he resuls in sochasic way. Moreover, hese Bu çalışma, 16. Ekonomeri, Yöneylem Araşırması ve İsaisik Kongresi nde bildiri olarak sunulmuşur. Arş. Gör., Akdeniz Üniversiesi İİBF, Ekonomeri Bölümü - Analya abuyukyilmaz@akdeniz.edu.r Doç. Dr., Akdeniz Üniversiesi İİBF, Ekonomeri Bölümü - Analya mmer@akdeniz.edu.r 103

2 Ayça Büyükyılmaz, Mehme Mer Co 2 Emisyonu, Yenilenebilir Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin MS-VAR Yaklaşımı ile Modellenmesi: Türkiye Örneği Relaionship Among Co 2 Emissions, Renewable and Economic Growh wih Modeling MS-VAR Approach: The Case of Turkey models are widely used because hey also enable he daing of economic neworks. This sudy he relaionship among CO 2 emission, renewable energy consumpion and gross domesic produc were analyzed by he use of MS-VAR model. Key words: Renewable Energy Consumpion, MS-VAR Model, MS Granger Causaliy. GİRİŞ Son yıllarda küresel ısınma ve iklim değişikliğinin aran ekilerinin hissedilmesiyle uluslararası plaformlarda çevre ve enerji konuları birincil derecede önemli hale gelmişir (Tiwari, 2011:95) yılında yürürlüğe giren 1997 Kyoo Prookolü nde iklim değişikliğine neden olan sera gazı ekisinin 2008 ve 2012 yılları arasında 1990 yılına göre %5.2 azalılması hedeflenmişir. İklim değişikliğine neden olan bir çok sera gazı arasında yer alan karbondioksi (CO 2), üm sera gazlarının %58.8 ini oluşurmakadır (Pao vd., 2012:402). Fosil yakıların yanması dünyadaki CO 2 emisyonunun %90 ını oluşurduğundan, ek başına CO 2 sera gazı emisyonuna en büyük kakıyı sağlamakadır (Oliver vd., 2012). Fosil yakıların yakın geleceke ükenme ehlikesiyle karşı karşıya olmaları ve çevresel sonuçları nedeniyle enerji ükeiminin önemli bir bileşeni olarak yenilenebilir enerji kaynaklarının önemi armakadır. Yenilebilir enerji kaynakları CO 2 emisyonunu azalarak çevresel sorunların giderilmesine kakı sağlamalarının yanı sıra yerli kaynak olmalarından dolayı enerji ihalaına bağımlılığın azalılmasına ve isihdamın gelişmesine de kakı sağladığından ercih edilmekedirler (Orucu ve Alp, 2007). World Energy Oulook raporuna göre dünyada yenilenebilir enerji alanında yapılan yaırımlarda hızlı bir büyüme gerçekleşmekedir yılında dünya enerji ükeiminin %16 sı yenilenebilir enerji üreimi ile karşılanırken, 2012 yılında %19 u karşılanmakadır. Türkiye yenilenebilir enerji kaynaklarının poansiyeli ve çeşililiği açısından zengin bir ülke olmasına rağmen, yenilenebilir enerji poansiyelinin %1 in den azını kullanmakadır (Öcal ve Aslan, 2013:495). Türkiye nin enerji üreiminin %86 sını fosil yakılar, %14 ünü ise yenilenebilir enerji kaynakları oluşurmaka ve söz konusu enerji kaynaklarındaki dışa bağımlılık enerji kaynaklarının ihalaına ödenen döviz mikarının armasıyla ülke ekonomisini baskı alında umakadır (Renewable Energy Policy Nework, 2014). Dolayısıyla, ekonomik ve çevresel sorunlar açısından yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı önem arz emekedir. Lieraürde birçok çalışmada, yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme ile CO 2 1 hp:// 104

3 Zeischrif für die Wel der Türken emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin nedeni farklı ülkeler, dönemler, değişkenler ve farklı ekonomerik yönemler kullanılarak araşırılmışır. Bu çalışmanın amacı, Türkiye nin yılları arasında kişi başı CO 2 emisyonu, kişi başı yenilenebilir enerji ükeimi ve kişi başı gayri safi yuriçi hâsıla arasındaki ilişkinin Markov rejim değişim modeller kullanılarak analiz edilmesidir. Lieraürde, Türkiye de yenilenebilir enerji ükeimi, CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Markov rejim değişim modelleriyle araşıran çalışmaya raslanmamışır. Bu nedenle çalışmanın lieraüre önemli bir kakı sağlayacağı düşünülmekedir. Çalışmanın ikinci bölümünde yenilenebilir enerji ükeimi, CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme konusunda yapılmış ampirik çalışmalar değerlendirilmekedir. Üçüncü bölümde, çalışmada kullanılacak değişkenler ve yönem ile incelenen döneme ilişkin uygulama sonuçlarına yer verilmekedir. Son olarak, sonuç kısmında ise ampirik bulgulardan elde edilen sonuçlara yönelik değerlendirme ve poliika önerileri yer almakadır. 1. LİTERATÜR Lieraürde birçok çalışmada yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme ile CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki incelenmişir. Yapılan çalışmalarda farklı veri, dönem ve yönem kullanıldığından görüş birliği sağlanamamışır. Menyah ve Rufael (2010), Amerika için dönemini içeren CO 2 emisyonu, yenilenebilir enerji ükeimi, nükleer enerji ükeimi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Granger nedensellik esi ile araşırmışlardır. Nükleer enerji ükeiminin CO 2 emisyonunu azalığını faka yenilenebilir enerji ükeiminin ise CO 2 emisyonunu azalmak için anlamlı düzeyde bir kakısının olmadığını belirlemişlerdir. Apergis ve Payne (2010), dönemini kapsayan Avrasya daki 13 ülke için yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme arasındaki nedensellik ilişkisini çok değişkenli panel veri yöneimiyle incelemişlerdir. Panel koinegrasyon esinin sonucuna göre reel Gayri Safi Yuriçi Hasıla, yenilenebilir enerji ükeimi, reel gayri safi sabi sermaye oluşumu ve işgücü arasında uzun dönemli bir denge ilişkisi olduğu, aynı zamanda haa düzelme modeli analizi sonuçlarına göre, hem uzun hem de kısa dönemde yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme arasında çif yönlü nedenselliğin olduğunu belirlemişlerdir. Narayan ve Narayan (2010), dönemini kapsayan 43 gelişmeke olan ülke için Çevresel Kuzne Eğrisi hipoezini panel koinegrasyon yönemiyle es emişlerdir. Ampirik analiz sonucunda CO 2 emisyonunun uzun dönemde azaldığını ve Ora Doğu ile Güney Asya için 105

4 Ayça Büyükyılmaz, Mehme Mer Co 2 Emisyonu, Yenilenebilir Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin MS-VAR Yaklaşımı ile Modellenmesi: Türkiye Örneği Relaionship Among Co 2 Emissions, Renewable and Economic Growh wih Modeling MS-VAR Approach: The Case of Turkey uzun dönemde gelir esnekliğinin kısa dönemden daha küçük olduğu bulgularını elde emişlerdir. Tuğcu ve ark. (2012), G7 ülkelerinin dönemi için yenilenebilir ve yenilemeyen enerji ükeimi ile ekonomik büyüme arasındaki uzun dönem ve nedensellik ilişkisini ooregresif dağıılmış gecikme (ARDL) analizini kullanarak incelemişlerdir. Uzun dönem ahminlerine göre yenilenebilir ve yenilemeyen enerji ükeimin ekonomik büyüme için önemli olduğunu ve genişleilmiş üreim fonksiyonunun ilişkiyi açıklamada daha ekili olduğunu belirlemişlerdir. Öcal ve Aslan (2013), Türkiye için dönemini içeren yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme arasındaki nedensellik bağlanısını ARDL yönemi ile araşırmışlardır. ARDL sonucuna göre yenilenebilir enerji ükeiminin ekonomik büyüme üzerinde negaif bir ekiye sahip olduğunu ve Toda-Yamamoo nedensellik esine göre ise ekonomik büyümeden yenilenebilir enerjiye doğru ek yönlü bir nedensellik ilişkisin olduğunu espi emişlerdir. Leiao (2014), Porekiz ekonomisi için dönemini kapsayan ekonomik büyüme, CO 2 emisyonu, yenilenebilir enerji ükeimi ve küreselleşme arasındaki ilişkiyi Genelleşirilmiş Momenler, En Küçük Kareler, Granger nedensellik ve VEC yönemlerini kullanarak incelemişir. Model sonuçlarına göre, küreselleşmenin ekonomik büyüme üzerinde poziif ekiye sahip olduğunu ve Granger nedensellik sonucuna göre de ekonomik büyüme ve yenilenebilir enerji arasında ek yönlü bir nedenselliğin olduğunu belirlemişir. Apergis ve Danuleiu (2014), 80 ülke için dönemini içeren yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi panel haa düzelme modeli ile incelemişlerdir. Analiz sonuçlarına göre yenilenebilir enerji ve ekonomik büyüme arasında güçlü bir bağımlılık olduğunu ve ekonomik büyüme üzerinde önemli bir ekiye sahip olduğunu elde emişlerdir. Bölük ve Mer (2014), 16 Avrupa Birliği ülkesi ve dönemi için ahmin eikleri panel veri modelinde çevresel Kuznes hipoezinin geçerliliğini es emenin yanında, yenilenebilir kaynaklı enerji ükeimi ve fosil kaynaklı enerji ükeimini çoklu doğrusal bağlanı sorununu çözerek ve aynı modelde kullanarak yenilenebilir kaynaklı enerji ükeiminin fosil kaynaklı enerji ükeimine göre %50 daha az CO 2 emisyonuna neden olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Bu çalışma, Türkiye için yenilenebilir enerji ükeimi, CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi Markov rejim değişim yaklaşımını kullanarak açıklamakadır. Bu nedenle bu çalışma, lieraürde yapılan 106

5 Zeischrif für die Wel der Türken çalışmalardan farklı olduğundan önceki ampirik çalışmaların amamlayıcısı olarak düşünülebilir. 2. VERİ, YÖNTEM VE SONUÇLAR 2.1. Veri Bu çalışmada, Dünya Bankası Kalkınma Gösergelerinden (World Daa Bank Developmen Indicaors) derlenen, Türkiye için, dönemini kapsayan logariması alınmış yıllık kişi başı CO 2 emisyonu (LCO 2), kişi başı yenilenebilir enerji ükeimi (LYEN) ve kişi başı gayri safi yuriçi hâsıla (LGSYH) verisi kullanılmışır. Çalışmada, bu değişkenler arasındaki ilişki Markov rejim değişim (MS-VAR) yönemi kullanılarak incelenmişir Yönem MS-VAR Model Hamilon (1989) ın çalışmalarıyla lieraüründe popülerlik kazanan Markov rejim değişim modelleri, ekonomideki daralma ve genişleme dönemlerinin farklı rejimler olarak kabul edilmesi ve bu rejimler arasındaki geçişin olasılıksal olarak modellenmesi emeline dayanmakadır (Krolzig,1997). Markov rejim değişim modelleri Krolzig (1997) arafından çok değişkenli duruma gelişirilmişir. Sims (1980) den iibaren yaygın araşırma yönemi olmuş doğrusal vekör ooregresif (VAR) modelleri rejim değişimi söz konusu olduğunda model paramerelerinin rejimle beraber değişmesine olanak anımamakadır (Krolzig,1998). Faka MS-VAR modelleri rejim değişikliği söz konusu olduğunda VAR sürecinin paramerelerinin rejim değişikliği ile beraber değişebilmesine imkân anımakadır. Bu nedenle, MS-VAR modelleri rejim değişimi söz konusu olduğunda daha çok ercih edilmekedir. Bu modellerin paramereleri rejimlere bağlı olduğundan, VAR modelinin genelleşirilmiş hali gibi düşünülmekedir (Fallahi, 2011:4167). Krolzig (1998) e göre rejim s 1,..., M, gözlemlenen zaman serisi vekörü sayısını gösermek üzere, y nin koşullu olasılık yoğunluk fonksiyonu aşağıdaki gibi yazılmakadır: M s 1 ise, f ( yy 1, 1) p( yy 1, s ) s M ise, f ( y Y 1, M ) (1) 107

6 Ayça Büyükyılmaz, Mehme Mer Co 2 Emisyonu, Yenilenebilir Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin MS-VAR Yaklaşımı ile Modellenmesi: Türkiye Örneği Relaionship Among Co 2 Emissions, Renewable and Economic Growh wih Modeling MS-VAR Approach: The Case of Turkey m Y 1 Burada, rejim m 1,..., M deki VAR paramere vekörünü ve ise gözlem değerlerini ifade emekedir. Her bir rejimdeki modelin y j j1 doğrusal olduğu varsayılmakadır. Her bir rejimdeki süreci arafından aşağıdaki gibi üreilmekedir: y v( s ) A ( s ) y u j j j1 u D ( s ) Burada p ( ) vs y,, her bir rejimdeki kesişim kasayısını, rejimlerdeki değişkenlerin gecikmeli değerlerinin kasayısını ve p. dereceden VAR A ( s ) j (2) ( s ), farklı her bir rejimdeki haa eriminin varyansını gösermekedir. MS-VAR modellerinde rejim değişkeni, kesikli durumlu homojen Markov zinciri arafından üreilmekedir. s s y j s s 1 j1 j j1 s Pr, Pr ; (3) Burada, rejim yaraan sürecin paramere vekörünü gösermekedir. Yani zamanındaki rejim, sadece Rejim değişkeni s nin doğrudan gözlemlenemediği, sadece gözlemlenmiş y ise 1 zamanındaki rejime bağlı olacakır. nin davranışı ile açıklandığı ifade edilmekedir. Rejim i ve rejim j arasındaki bir değişimin olasılığı, sürecin rejim i de bulunma süresine bağlı olmadığından geçiş olasılıkları zaman içinde değişmemekedir. Pr( s j s i, s k,...) Pr( s j s i) p, ij M pij 1, i, j 1,..., M (4) Burada p ij, süreç 1zamanında i rejiminde iken j1 zamanındaki j rejimine geçiş olasılığını gösermekedir ve p1 p 2 1 dir (Kuan, 2002). s 1,..., M olmak üzere M -rejim için geçiş olasılıkları marisi p11 pm1 P (5) p1 M p MM i i 108

7 Zeischrif für die Wel der Türken şeklinde göserilmekedir (Hamilon, 1994:679; Franses ve Dijk, 2003:128). MS-VAR modellemesinde iki durum söz konusu olmakadır. Bunlardan ilki, y nin sabi eriminin rejimle birlike değişmesi ve diğeri ise y nin oralamasının rejimle birlike değişmesi olarak ifade edilmekedir. Krolzig (1998,2003) ile Knüppel (2004) ün işare eiği üzere bu iki model arasındaki emel farklılıklardan biri, sabii içeren (MSI) modellerde rejimler arası geçişin oralamayı içeren (MSM) modellere göre daha yumuşak olmasıdır. MSM modellerde rejimler arası geçiş daha keskindir. MS-VAR modellerinde paramere ahmini maksimum olabilirlik yönemine dayanan bekleni maksimizasyonu (EM) algoriması ile yapılmakadır. EM algoriması, ierasyonlu bir maksimum olabilirlik yönemidir (bkz. Krolzig, 1998) MS-Granger Nedensellik Analizi MS-Granger nedensellik esinin diğer klasik nedensellik eslerinden farkı yapısal kırılma ve konjonkürel dalgalanma söz konusu olduğunda daha uygun sonuçlar vermesidir. Klasik eslerin bir eksikliği zaman serilerinin doğrusal olmayan yapısını gözden kaçırmalarıdır. Warne (2000) ile Psaradakis vd. (2005), MS-VAR modellerde Granger nedenselliği emel alan farklı bir nedensellik anımlamışlardır. ( k) ( k) LY v1, s q 11, s 12, s LY k e k 1 ( k) ( k) LX v 2, s LX 21, s 22, s k (6) LX ve H eşiliğinde ( k) LY ) ise nin herhangi bir kasayısı sıfırdan farklı ( H LY, LX Ampirik Sonuçlar nin Granger nedenidir. ( k) MS-VAR yöneminin uygulamasında yer alan serilerin durağan olması gerekmekedir. Bu nedenle, çalışmada kullanılan serilerin durağan olup olmadıklarının belirlenmesinde Augmened Dickey-Fuller (ADF) (1979) ve serilerdeki kırılmaları dikkae alan Zivo Andrews (1992) birim kök esleri kullanılmışır. Düzeyde durağan olmadıkları görülen serilerin bir önceki yıla göre farkının alınmasıyla elde edilen serilere uygulanan birim kök esleri sonuçlarına göre serilerin birinci dereceden fark durağan I(1) oldukları belirlenmişir. Bu çerçevede analize birinci farkı alınarak elde edilen seriler ile devam edilmesine karar verilmişir. 109

8 Ayça Büyükyılmaz, Mehme Mer Co 2 Emisyonu, Yenilenebilir Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin MS-VAR Yaklaşımı ile Modellenmesi: Türkiye Örneği Relaionship Among Co 2 Emissions, Renewable and Economic Growh wih Modeling MS-VAR Approach: The Case of Turkey Tablo 1: ADF ve Zivo Andrews Birim kök esi sonuçları ADF Zivo Andrews Sabi+Trend Sabi+Trend Kırılma Tarihi LCO LYEN LGSYH LCO LYEN LGSYH Zivo Andrews birim kök esi ablo kriik değerleri Sabi+Trend için %1; , %5; dir. Değişkenlerin düzey ADF birim kök esi sonuçları %1, %5 ve %10 önem düzeyinde anlamsızdır. Yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme ile CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi açıklamak üzere farklı rejim sayılarına ve AR derecelerine sahip modeller ile sabi erimin, sabi erim ve varyansın, rejimlere göre değişiği ve değişmediği durumları içeren modeller, çeşili MS-VAR spesifikasyonları 7 gecikmeye kadar 2 ve 3 rejimli olarak ele alınmışır. Markov rejim modelleri AIC ve LR es isaisiklerine göre belirlenmişir. Sabi erim ve ooregresif paramerelerin her rejimde değişiği MSIA-VAR modeli diğer modellere göre es isaisiklerinde, ookorelasyon eslerinde ve kriz dönemleri yakalamada daha güvenilir sonuçlar verdiği için, yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme için MSIA(2)-VAR(7) ve CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme için MSIA(3)-VAR(6) modellerinin kullanılması ercih edilmişir. Rejim sayısını belirlemek için öncelikle MSIA-VAR modeli, doğrusal VAR modeline karşı es edilmişir ve doğrusal VAR modelinin seriler için uygun olduğunu söyleyen H 0 hipoezi isaisiksel olarak reddedilmişir. MSIA(2)- VAR modeli MSIA(3)-VAR modeline karşı es edilmişir ve yenilenebilir enerji ükeimi ve ekonomik büyüme için 2 rejimli MSIA-VAR modelinin uygun olduğu isaisiksel olarak kabul edilirken, CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme için 3 rejimli MSIA-VAR modelinin isaisiksel olarak anlamlı olduğu belirlenmişir. 110

9 Zeischrif für die Wel der Türken Rejim 1 Rejim 2 Rejim 3 ΔLGSYH ΔLCO2 ΔLGSYH ΔLCO2 ΔLGSYH ΔLCO2 Sabi * (5.9291) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) ΔLGSYH(-1) * * * * * Tablo 2: MSIA(3)-VAR(6) Model Sonuçları 111

10 Ayça Büyükyılmaz, Mehme Mer Co 2 Emisyonu, Yenilenebilir Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin MS-VAR Yaklaşımı ile Modellenmesi: Türkiye Örneği Relaionship Among Co 2 Emissions, Renewable and Economic Growh wih Modeling MS-VAR Approach: The Case of Turkey ( ) ( ) ( ) (3.9668) ( ) ( ) ΔLGSYH(-2) * (2.7168) * ( ) * ( ) * ( ) ( ) (0.4384) ΔLGSYH(-3) * ( ) * (2.1016) * (2.2090) * ( ) * ( ) * ( ) ΔLGSYH(-4) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * (8.7442) ΔLGSYH(-5) * ( ) * ( ) * (3.3679) * ( ) * ( ) * ( ) ΔLGSYH(-6) * ( ) * ( ) * ( ) * ( ) (0.5949) * ( ) ΔLCO 2(-1) * (9.8135) ( ) ( ) * ( ) * ( ) * (4.3880) ΔLCO 2(-2) ( ) * (2.3589) * ( ) * ( ) ( ) (0.0959) ΔLCO 2(-3) ( ) * ( ) * (4.3289) * ( ) (0.8636) * (6.9721) ΔLCO 2(-4) * (4.2131) * ( ) (0.3946) * ( ) * ( ) * ( ) ΔLCO 2(-5) * ( ) * ( ) ( ) * ( ) * (6.4753) * (2.4670) ΔLCO 2(-6) * (6.4465) * ( ) * (2.2257) * ( ) * (3.6519) * ( ) p 11 p 21 p p 12 p 22 p p 13 p 23 p No: Paranez içindekiler -isaisiklerini gösermekedir. * %10veya daha küçük ablo değerleri için anlamlı kasayılar. Rejim 1 resesyon (daralma), rejim 2 normal büyüme ve rejim 3 hızlı büyüme olarak anımlanmakadır. Tablo 2 den de görüleceği üzere daralma rejimde iken ekrar daralma döneminde olma olasılığı Pr( s 1 1) , normal büyüme dönemindeyken ekrar normal s 1 büyüme döneminde olma olasılığı Pr( s 2 s 1 2) ve hızlı büyüme akip eden dönemde ekrar hızlı büyümede olma olasılığı Pr( s 3 3) olarak hesaplanmışır. Elde edilen geçiş s 1 olasılıklarının yüksek olması söz konusu modelin ekonomik verilere iyi ourduğunu gösermekedir. Rejim 1, rejim 2 ve rejim 3 ün ikinci eşiliğinde ΔLGSYH değişkeninin ahmin edilen büün gecikmeli değerlerine bakıldığında ekonomik büyümenin her üç rejimde de, CO 2 emisyonunun Granger nedeni olduğu görülmekedir. Üç rejimin ilk eşiliklerinde ΔLCO 2 değişkenin ahmin edilen büün gecikmeli değerleri incelendiğinde CO 2 emisyonunun, ekonomik büyümenin Granger nedeni olduğu yani ekonomik 112

11 Zeischrif für die Wel der Türken büyüme ve CO 2 emisyonu arasında çif yönlü bir nedenselliğin olduğu görülmekedir. Şekil 1: ΔLGSYH - ΔLCO 2 için Rejim Grafiği Şekil 1 birinci, ikinci ve üçüncü rejim için her bir gözlem yılı iibariyle düzleşirilmiş ve filrelenmiş olasılıkları gösermekedir. Bu sonuçlara göre ekonomik büyümenin negaif seyir izlediği dönemlerde ekonomin daralma yani rejim 1 de olma olasılığının yükseldiği poziif bir seyir izlediği dönemlerde ise genişleme yani rejim 2 ve rejim 3 döneminde yer alma olasılığının yükseldiği görülmekedir. Tablo 3: MSIA(2)-VAR(7) Model Sonuçları Rejim 1 Rejim 2 ΔLGSYH ΔLYEN ΔLGSYH ΔLYEN 113

12 Ayça Büyükyılmaz, Mehme Mer Co 2 Emisyonu, Yenilenebilir Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin MS-VAR Yaklaşımı ile Modellenmesi: Türkiye Örneği Relaionship Among Co 2 Emissions, Renewable and Economic Growh wih Modeling MS-VAR Approach: The Case of Turkey Sabi * (6.5734) ΔLGSYH(-1) * ( ) ΔLGSYH(-2) * (2.3392) ΔLGSYH(-3) * ( ) ΔLGSYH(-4) * ( ) ΔLGSYH(-5) * ( ) ΔLGSYH(-6) * ( ) ΔLGSYH(-7) * ( ) ΔLYEN(-1) * (6.1450) ΔLYEN(-2) * ( ) ΔLYEN(-3) * ( ) ΔLYEN(-4) * ( ) ΔLYEN(-5) * (1.7427) ΔLYEN(-6) * (1.9512) ΔLYEN(-7) ( ) * ( ) * ( ) * ( ) * (3.8753) * (3.1473) (1.5892) ( ) * (5.0801) * ( ) * (6.2356) * (6.2516) * (1.7279) * (5.2508) * ( ) ( ) * (8.3419) ( ) * ( ) * ( ) (0.3152) ( ) * ( ) * ( ) ( ) * (3.2602) ( ) ( ) ( ) * ( ) ( ) * ( ) * (1.9253) ( ) ( ) * (1.7541) * (5.2115) * (2.3790) * ( ) ( ) * (2.1992) * (3.5142) * (1.7940) ( ) ( ) (1.1986) p p p p No: Paranez içindekiler -isaisiklerini gösermekedir. * %10veya daha küçük ablo değerleri için anlamlı kasayılar. Tablo 3 de yer alan sonuçlara göre rejim 1 ve rejim 2 nin ikinci eşiliklerindeki ΔLGSYİH değişkeninin ahmin edilen gecikmeli değerlerinin kasayılarından en az bir anesinin %5 anlamlılık düzeyinde isaisiksel olarak anlamlı olduğu ve ekonomik büyümenin yenilenebilir enerji ükeiminin Granger nedeni olduğu görülmekedir. Rejim 1 ve rejim 2 nin birinci eşilikleri incelendiğinde ΔLYEN değişkeninin ahmin edilen gecikmeli değerlerinin kasayılarından en az bir anesinin %5 anlamlılık düzeyinde isaisiksel olarak anlamlı olması yenilenebilir enerji ükeiminin ekonomik büyümenin Granger nedeni olduğunu gösermekedir. Dolayısıyla her iki rejimde de yenilenebilir enerji ükeiminin, ekonomik büyümenin ve ekonomik büyümenin yenilenebilir enerji ükeiminin Granger nedeni olduğu 114

13 Zeischrif für die Wel der Türken ve ekonomik büyüme ile yenilenebilir enerji ükeimi arasında çif yönlü bir nedenselliğin olduğu görülmekedir. Şekil 2. ΔLGSYH ΔLYEN için Rejim Grafiği Şekil 2 deki grafikler bir arada değerlendirildiğinde ekonomik büyümedeki yüksek oynaklıkların daralma yani rejim 1 arafından, düşük oynaklığın ise büyüme yani rejim 2 arafından yakalandığı görülmekedir. 3. SONUÇ Bu çalışmada, Türkiye nin dönemlerini içeren yenilenebilir enerji ükeimi, CO 2 emisyonu ve ekonomik büyüme arasındaki ilişki MS- VAR modeller kullanılarak değerlendirilmişir. Analiz sonuçları değişkenlerin davranışındaki değişikliğin MS-VAR modeller ile belirlenmesinin mümkün olduğunu ve model kasayılarının rejimlere bağlı olduğunu gösermekedir. Yapılan çalışma söz konusu değişkenler arasındaki ilişkinin doğrusal olmadığını, ilişkilerin rejimlere göre değişiklik göserdiğini ve değişkenler arasında çif yönlü bir nedensellik ilişkisinin olduğunu gösermişir. Bu değişkenler kullanılarak yapılan daha önceki çalışmalarda değişkenler arası ilişki doğrusal kabul edildiğinden yapılan çalışmanın kullanılan yönem sayesinde ekonomik büyüme, CO 2 emisyonu ve yenilenebilir enerji ükeimi arasındaki nedenselliği daha güncel ve daha doğru bir şekilde oraya koyduğunu söylemek mümkündür. Enerjide %74 dışa bağımlı olan Türkiye, perolün %92 sini, doğalgazın %98 ini ihala yoluyla karşılamakadır. Amosfere karışan karbondioksiin %80 85 i fosil yakılardan kaynaklandığından günümüzde ekonomik ve çevresel sorunlar açısından yenilenebilir enerji kaynaklarının kullanımı önem arz emekedir. Sonuç olarak ekonominin büyümesinde, gelişmesinde ve refaha ulaşmasında CO 2 emisyonunun olduğu kadar yenilenebilir enerji ükeiminin de önemli ekisi vardır. Küresel ısınma ve buna bağlı olarak iklim değişikliği sorununun hissedilebilir şekilde var 115

14 Ayça Büyükyılmaz, Mehme Mer Co 2 Emisyonu, Yenilenebilir Enerji Tükeimi ve Ekonomik Büyüme Arasındaki İlişkinin MS-VAR Yaklaşımı ile Modellenmesi: Türkiye Örneği Relaionship Among Co 2 Emissions, Renewable and Economic Growh wih Modeling MS-VAR Approach: The Case of Turkey olduğu günümüzde fosil yakıa dayalı enerji poliikalarının yenilenebilir ve sürdürülebilir hedefler doğrulusunda şekillenmesi ekonomik ve çevresel sorunların giderilmesinde önem arz emekedir. KAYNAKLAR Apergis, N., & Danuleiu, D. C. (2014). Renewable Energy and Economic Growh: Evidence from he Sign of panel Long-Run Causaliy, Inernaional Journal of Energy Economics and Policy, (4), Apergis, N., & Payne, J. E., (2010). Renewable energy consumpion and growh in Eurasia, Energy Economics, (32), Bölük, G. ve Mer, M., (2014). Fossil & Renewable Energy Consumpion, GHGs (greenhouse gases) and Economic Growh: Evidence from a panel of EU (European Union) Counries, Energy, (74), Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Disribuion of he Esimaors for Auoregressive Time Series wih a Uni Roo, Journal of he American Saisical Associaion, (74), Fallahi, F., (2011). Causal Relaionship Beween Eenergy Consumpion (EC) and GDP: A Markov-Swiching (MS) Causaliy, Energy, 36, Franses, P. H., & Dijk, D.V. (2003). Non-linear Time Series Models in Empirical Finance. Cambridge Universiy Press. Hamilon, J. D. (1994). Time Series Analysis. Princeon: Princeon Universiy Press. Hamilon, J. D.(1989). A New Approach o he Economic Analysis of Nonsaionary Time Series and he Business Cycle. Economerica, 57, 2: Knüppel, M. (2004). Tesing for Business Cycle Asymmeries Based on Auoregressions wih a Markov-Swiching. Deusche Bundesbank. Discussion Paper. Series 1: Sudies of he Economic Research Cenre. No: 41/2004. Krolzig, H. M. (1997). Markov Swiching Vecor Auoregressions: Modeling, Saisical Inference, and Applicaion o Business Cycle Analysis. Springer Verlag. Krolzig, H. M. (1998). Economeric Modeling of Markov-Swiching Vecor Auoregressions using MSVAR for OX. Insiue of Economics and Saisics and Nuffield College, Oxford. Krolzig, H. M. (2003). Consrucing Turning Poin Chronologies wih Markov Swiching Vecor Auoregressive Models: The Euro-Zone Business Cycle.Working paper. in: Eurosa (ed.), Monographs of official saisics: Papers and proceedings of he colloquium on Modern Tools for Business Cycle Analysis, Luxembourg: Office for Official Publicaions of he European Communiies, , Kuan, C. M. (2002). Lecure On The Markov Swiching Model, Insiue of Economics Academia Sinica, Leiao, N. C. (2014). Economic Growh, Carbon Dioxide Emissions, Renewable Energy and Globalizaion, Inernaional Journal of Energy Economics and Policy, (4),

15 Zeischrif für die Wel der Türken Menyah, K., & Rufael, Y. W. (2010). CO 2 emissions, nuclear energy, renewable energy and economic growh in he US, Energy Policy, (38), Narayan, K. P. (2010). Narayan:, Carbon Dioxide Emissions and Economic Growh: Panel Daa Evidence From Developing Counries, Energy Policy, (38), Orucu, A. Y. ve Alp, K. (2007). İklim Değişikliği Sürecinde Yenilenebilir Enerji Kaynakları. UKİDEK Uluslararası Küresel İklim Değişikliği ve Çevresel Ekileri Konferansı,, Konya, hp:// Oliver, JGJ., Jansens, G, Peers Jahw. (2012). Trends in global CO 2 emissions Repor, JRC Background. 03 Aralık 2012, Sudiesedgar.jrc.ec.europa.eu/ CO2REPORT2012.pdf Öcal, O., Aslan, A. (2013). Renewable Enerby Consumpion-Economic Growh Nexus in Turkey, Renewable and Susainable Energy Reviews, (28), Pao, H. T., Fu, H. C., & Tseng, C. L. (2012). Forecasing of CO 2 Emissions, Energy Consumpion and Economic Growh in CHİNA Using an İmproved Grey Model. Energy, (40), Psaradakis, Ravn M. Sola M. (2005). Markov Swiching Causaliy and Money- Oupu Relaionship, Journal of Policy Modeling, (27), Tuğcu, C. T., Özürk, I. ve Aslan, A. (2012). Renewable and Non-Renewable Energy Consumpion and Economic Growh Relaionship Revisied: Evidence from G7 Counries, Energy Economics, (34), Tiwari, K.A. (2011). Primary Energy Consumpion, CO 2 emissions and Economic Growh: Evidence from India, SEE Journal, (6), Warne, A. (2000). Causaliy and Regime Inference in a Markov Swiching VAR, Sveriges Riksbank, Zivo, E. and D. W. K. Andrews (1992). Furher Evidence on he Grea Crash, he OilPrice Shock and he Uni Roo Hypohesis. Journal of Business and Economic Saisics 10, Mayıs 2015, hp:// hp:// 117